Một cơ sở dữ liệu của hệ thống thông tin địa lý có thể chia ra làm 2 loại số liệu cơ bản: số liệu không gian và phi không gian. Mỗi loại có những đặc điểm riêng và chúng khác nhau về yêu cầu lưu giữ số liệu, hiệu quả, xử lý và hiển thị.
Số liệu không gian là những mô tả số của hình ảnh bản đồ, chúng bao gồm toạ
độ, quy luật và các ký hiệu dùng để xác định một hình ảnh bản đồ cụ thể trên từng bản
đồ. Hệ thống thông tin địa lý dùng các số liệu không gian để tạo ra một bản đồ
hay hình ảnh bản đồ trên màn hình hoặc trên giấy thông qua thiết bị ngoại vi, …
Số liệu phi không gian là những diễn tảđặc tính, số lượng, mối quan hệ của các
hình ảnh bản đồ với vị trí địa lý của chúng. Các số liệu phi không gian được gọi là dữ
liệu thuộc tính, chúng liên quan đến vị trí địa lý hoặc các đối tượng không gian và liên kết chặt chẽ với chúng trong hệ thống thông tin địa lý thông qua một cơ chế thống nhất chung.
2.2.2 Mô hình thông tin không gian
Dữ liệu là trung tâm của hệ thống GIS, hệ thống GIS chứa càng nhiều thì chúng càng có ý nghĩa. Dữ liệu của hệ GIS được lưu trữ trong CSDL và chúng được thu thập thông qua các mô hình thế giới thực. Dữ liệu trong hệ GIS còn được gọi là thông tin
không gian. Đặc trưng thông tin không gian là có khả năng mô tả vật thể ở đâu nhờ
vị trí tham chiếu, đơn vị đo và quan hệ không gian. Chúng còn khả năng mô tả hình dạng hiện tượng thông qua mô tả chất lượng, số lượng của hình dạng và cấu trúc. Cuối cùng, đặc trưng thông tin không gian mô tả quan hệ và tương tác giữa các hiện tượng tự nhiên. Mô hình không gian đặc biệt quan trọng vì cách thức thông tin sẽảnh hưởng đến khả năng thực hiện phân tích dữ liệu và khả năng hiển thị đồ hoạ của hệ
thống.
2.2.2.1. Hệ thống vector
Các đối tượng không gian khi biểu diễn ở cấu trúc dữ liệu vector được tổ chức dưới dạng điểm (point), đường (line) và vùng (polygon) và được biểu diễn trên một hệ
thống tọa độ nào đó. Đối với các đối tượng biểu diễn trên mặt phẳng, mỗi đối tượng
điểm được biểu diễn bởi một cặp tọa độ (x, y); đối tượng đường được xác định bởi một chuỗi liên tiếp các điểm (vertex), đoạn thẳng được nối giữa các điểm (vertex) hay còn gọi là cạnh (segment), điểm bắt đầu và điểm kết thúc của một đường gọi là các nút (node); đối tượng vùng được xác định bởi các đường khép kín.
Hình 9: Đối tượng đường gồm các nút điểm cạnh
Hai loại cấu trúc được biết đến trong cấu trúc dữ liệu vector là cấu trúc Spaghetti và cấu trúc Topology. Cấu trúc Spaghetti ra đời trước và được sử dụng cho đến ngày nay ở một số các phần mềm GIS như: phần mềm Arcview GIS, ArcGIS, MapInfo,… Cấu trúc Topology ra đời trên nền tảng của mô hình dữ liệu cung – nút (Arc - Node).
- Mô hình dữ liệu vector spaghetti
Trong cấu trúc dữ liệu Spaghetti, đơn vị cơ sở là các cặp tọa độ trên một không gian địa lý xác định. Do đó, mỗi đối tượng điểm được xác định bằng một cặp tọa độ
(x, y); mỗi đối tượng đường được biểu diễn bằng một chuỗi những cặp tọa độ (xi, yi); mỗi đối tượng vùng được biểu diễn bằng một chuỗi những cặp toạđộ (xj, yj) với điểm
:
Hình 10: Biểu diễn điểm
Hình 11: Biểu diễn đường
Hình 12: Biểu diễn vùng
Mô hình dữ liệu vector spaghetti không mô tả được mối quan hệ không gian giữa các đối tượng, vì thế các phép phân tích, tính toán không gian đều thực hiện khó
khăn. Đối với dữ liệu dạng vùng, đường ranh giới giữa 2 vùng được ghi nhận 2 lần, mỗi lần cho một vùng. Mô hình này có ưu điểm là dễ trình bày, biên tập. Phần mềm
điển hình là MapInfo.
- Mô hình dữ liệu vector Topology
Cấu trúc Topology còn được gọi là cấu trúc cung – nút (arc - node). Cấu trúc này được xây dựng trên mô hình cung – nút, trong đó cung là phần tử cơ sở. Việc xác
định các phần tử không gian dựa trên các định nghĩa sau:
- Mỗi cung được xác định bởi 2 nút, các phần tử ở giữa 2 nút là các điểm
điều khiển (vertex), các điểm này xác định hình dạng của cung. - Các cung giao nhau tại các nút, kết thúc một cung là nút.
- Vùng là tập hợp các cung khép kín, trong trường hợp vùng trong vùng thì phải có sự phân biệt giữa cung bên trong và cung bên ngoài.
Trong cấu trúc Topology, các đối tượng không gian được mô tả trong bốn bảng dữ
liệu: bảng tọa độ cung, bảng topology cung, bảng topology nút và bảng topology vùng. Giữa các bảng này có quan hệ với nhau thông qua cung. Từđây, ta có thể phân tích các quan hệ của các đối tượng không gian trên cùng một hệ tọa độ.
Topology vùng Vùng Cung a AB,AaB B AB,AbB Vùng ngoài a và b Ngoài Topology cung Cung Nút đầu Nút cuối Vùng trái Vùng phải AB A B A B AaB A B Vùng ngoài A Aba A B b Vùng ngoài Topology nút Nút Cung A AB,AaB B AB,AbB
Dữ liệu tọa độ cung
Cung Nút đầu (x,y) Đỉnh vertex(x,y) Nút cuối (x,y)
AB A B
AaB A a1, a2, a3, a4, a5 B
AbB A b1, b2, b3 B
2.2.2.2. Hệ thống raster
Mô hình dữ liệu dạng raster phản ánh toàn bộ vùng nghiên cứu dưới dạng một lưới các ô vuông hay điểm ảnh (pixcel). Mô hình raster có các đặc điểm:
- Các điểm được xếp liên tiếp từ trái qua phải và từ trên xuống dưới - Mỗi một điêm ảnh (pixel) chứa một giá trị
- Một tập các ma trận điểm và các giá trị tương ứng tạo thành một lớp (layer) - Trong cơ sở dữ liệu có thể có nhiều lớp
Hình 14: Mô hình dữ liệu raster và vector
Mô hình dữ liệu raster là mô hình dữ liệu GIS được dùng tương đối phổ
biến trong các bài toán về môi trường, quản lý tài nguyên thiên nhiên. Mô hình dữ
liệu raster chủ yếu dùng để phản ánh các đối tượng dạng vùng là ứng dụng cho các bài toán tiến hành trên các loại đối tượng dạng vùng: phân loại, chồng xếp.
Các nguồn dữ liệu xây dựng nên dữ liệu raster có thể bao gồm: - Quét ảnh
- Ảnh máy bay, ảnh viễn thám - Chuyển từ dữ liệu vector sang - Lưu trữ dữ liệu dạng raster
- Nén theo hàng (Run lengh coding) - Nén theo chia nhỏ từng phần (Quadtree) - Nén theo ngữ cảnh (Fractal)
Trong một hệ thống dữ liệu cơ bản raster được lưu trữ trong các ô hình vuông
được sắp xếp trong một mảng hoặc các dãy hàng và cột. Nếu có thể, các hàng và cột nên được căn cứ vào hệ thống lưới bản đồ thích hợp. Việc sử dụng cấu trúc dữ liệu raster tất nhiên đưa đến một số chi tiết bị mất. Với lý do này, hệ thống raster-based không được sử dụng trong các trường hợp nơi có các chi tiết có chất lượng cao được
Hình 15: Dữ liệu vector
Vị trí của mỗi pixel được xác định bởi số hàng và số cột. Giá trị được gán vào pixel tượng trưng cho một thuộc tính mà nó thể hiện. Hình ảnh thể hiện càng rõ khi kích thước của pixel hay ô lưới càng nhỏ. Thông số này được gọi là độ tương phản.
Ảnh có độ tương phản càng cao thì kích thước càng tăng.
Xây dựng cơ sở dữ liệu Raster
Mỗi pixel là một đối tượng, có vị trí theo hàng, cột tương ứng trên ảnh, giá trị
của pixel cho biết pixel đó thuộc đối tượng nào, tính chất của đối tượng đó được lưu trữở một cơ sở dữ liệu thuộc tính ương ứng.
Trong cấu trúc raster:
- Đường được biểu diễn bằng những pixel có cùng giá trị f(x,y) liên tiếp nhau.
- Vùng được xác định thành một mạng gồm nhiều pixel có cùng giá trị thuộc tính f(x,y).
Hình 16: Cấu trúc dữ liệu Raster
Cấu trúc lưu trữ raster cơ bản:
- Cấu trúc lưu mã chi tiết (exhaustive enumeration) - Cấu trúc lưu mã run length (run-length encoding).
Đối với cấu trúc lưu mã chi tiết, mỗi một điểm lưới được gắn với giá trị duy nhất, vì vậy dữ liệu không được nén gọn.
Hình 17: Cấu trúc mã chi tiết
Cấu trúc lưu mã chạy dài có ý nghĩa như là một kỹ thuật nén dữ liệu nếu raster
chứa các nhóm điểm lưới có cùng một giá trị. Khi đó thay vì phải lưu trữ riêng cho từng điểm lưới, cấu trúc này lưu trữ theo từng thành phần có một giá trị duy nhất và số
Hình 18: Cấu trúc mã chạy dài run-length encoding
Cơ sở dữ liệu Raster có thể chứa hàng ngàn lớp. Kiểu giá trị của pixel trong mỗi layer tùy theo việc mã hóa của người sử dụng, có thể là số nguyên, số thực hay ký tự
alphabet. Để thể hiện một bề mặt liên tục người ta sử dụng mô hình raster, các bề mặt liên tục này thường thể hiện bề mặt địa hình, mưa, áp suất không khí, nhiệt độ, mật độ
dân số…
2.2.2.3. Chuyển đổi cơ sở dữ liệu dạng vector và raster
Việc chọn của cấu trúc dữ liệu dưới dạng vector hoặc raster tuỳ thuộc vào yêu cầu của người sử dụng, đối với hệ thống vector, thì dữ liệu được lưu trữ sẽ chiếm diện tích nhỏ hơn rất nhiều so với hệ thống raster, đồng thời các đường contour sẽ
chính xác hơn hệ thống raster. Ngoài ra cũng tuỳ vào phần mềm máy tính đang sử
dụng mà nó cho phép nên lưu trữ dữ liệu dưới dạng vector hay raster. Tuy nhiên đối với việc sử dụng ảnh vệ tinh trong GIS thì nhất thiết phải sử dụng dưới dạng raster.Một số công cụ phân tích của GIS phụ thuộc chặt chẽ vào mô hình dữ liệu raster, do vậy nó đòi hỏi quá trình biến đổi mô hình dữ liệu vector sang dữ liệu raster, hay còn gọi là raster hoá. Biến đổi từ raster sang mô hình vector, hay còn gọi là vector hoá, đặc biệt cần thiết khi tự động quét ảnh. Raster hoá là tiến trình chia đường hay vùng thành các ô vuông (pixcel). Ngược lại, vector hoá là tập hợp các pixcel để tạo thành đường hay vùng. Nét dữ liệu raster không có cấu trúc tốt, ví dụ ảnh vệ tinh thì việc nhận dạng đối tượng sẽ rất phức tạp. Nhiệm vụ biến đổi vector sang raster là tìm tập hợp các pixel trong không gian raster trùng khớp với vị trí của điểm, đường,
đường cong hay đa giác trong biểu diễn vector. Tổng quát, tiến trình biến đổi là tiến trình xấp xỉ vì với vùng không gian cho trước thì mô hình raster sẽ chỉ có khả năng
địa chỉ hoá các vị trí toạ độ nguyên. Trong mô hình vector, độ chính xác của điểm cuối vector được giới hạn bởi mật độ hệ thống toạđộ bản đồ còn vị trí khác của đoạn
thẳng được xác định bởi hàm toán học.
Hình 19: Chuyển đổi vector sang raster
2.2.2.4. So sánh vector và raster
Hệ thống cơ sở dữ liệu Raster
Thuận lợi:
- Vị trí địa lý của mỗi ô được xác định bởi vị trí của nó trong ô biểu tượng, hình ảnh có thể được lưu trữ trong một mảng tương xứng trong máy vi tính cung cấp đủ dữ liệu bất kỳ lúc nào. Vì vậy mỗi ô có thể nhanh chóng và dễ
dàng được định địa chỉ trong máy theo vị trí địa lý của nó.
- Những vị trí kế cận được hiện diện bởi các ô kế cận, vì vậy mối liên hệ giữa các ô có thểđược phân tích một cách thuận tiện
- Quá trình tính toán đơn giản hơn và dễ dàng hơn cơ sở hệ thống dữ liệu vector.
- Đơn vị bản đồ ranh giới được trình bày một cách tự nhiên bởi giá trị ô khác nhau, khi giá trị thay đổi, việc chỉđịnh ranh giới thay đổi.
Nhược điểm:
- Kích thước ô định rõ sự quyết định ở phương pháp đại diện. Điều này đặc biệt khó cân xứng với sự hiện diện đặc tính thuộc vềđường thẳng.
- Thể hiện bản đồ không rõ nét nếu độ tương phản thấp, độ tương phản cao thì tăng kích thước file ảnh
Hệ thống cơ sở dữ liệu Vector
Ưu điểm:
- Việc lưu trữđòi hỏi ít hơn hệ thống cơ sở dữ liệu raster - Bản đồ gốc có thểđược hiện diện ở sự phân giải gốc của nó
- Thể hiện liên hệ hình học do đó thích hợp cho các phân tích về hình học hay phân tích về mạng lưới và số hóa các bản đồ vẽ tay.
Nhược điểm:
- Vị trí của điểm đỉnh cần được lưu trữ 1 cách rõ ràng - Thuật toán rất phức tạp
2.2.3. Mô hình thông tin thuộc tính
Số liệu phi không gian hay còn gọi là thuộc tính là những mô tả vềđặc tính, đặc
điểm và các hiện tượng xảy ra tại các vị trí địa lý xác định. Một trong các chức năng
đặc biệt của công nghệ GIS là khả năng của nó trong việc liên kết và xử lý đồng thời giữa dữ liệu bản đồ và dữ liệu thuộc tính. Thông thường hệ thống thông tin địa lý có 4 loại số liệu thuộc tính:
- Đặc tính của đối tượng: liên kết chặt chẽ với các thông tin không gian có thể
thực hiện SQL (Structure Query Language) và phân tích.
- Số liệu hiện tượng, tham khảo địa lý: miêu tả những thông tin, các hoạt
động thuộc vị trí xác định.
- Chỉ sốđịa lý: tên, địa chỉ, khối, phương hướng, định vị, … liên quan đến các
đối tượng địa lý.
- Quan hệ giữa các đối tượng trong không gian, có thể đơn giản hoặc phức tạp. Để mô tả một cách đầy đủ các đối tượng địa lý, trong bản đồ số chỉ
dùng thêm các loại đối tượng khác: điểm điều khiển, toạđộ giới hạn và các thông tin mang tính chất mô tả.
Các thông tin mô tả có các đặc điểm:
- Có thể nằm tại một vị trí xác định trên bản đồ
- Có thể chạy dọc theo arc (đường)
- Có thể có các kích thước, màu sắc, các kiểu chữ khác nhau
- Nhiều mức của thông tin mô tả có thểđược tạo ra với ứng dụng khác nhau - Có thể tạo thông tin cơ sở dữ liệu lưu trữ thuộc tính
- Có thể tạo độc lập với các đối tượng địa lý có trong bản đồ
- Không có liên kết với các đối tượng điểm, đường, vùng và dữ liệu thuộc tính của chúng
Bản chất một số thông tin dữ liệu thuộc tính như sau:
Số liệu tham khảo địa lý: mô tả các sự kiện hoặc hiện tượng xảy ra tại một vị trí xác định. Không giống các thông tin thuộc tính khác, chúng không mô tả về bản thân các hình ảnh bản đồ. Thay vào đó chúng mô tả các danh mục hoặc các hoạt động như
cho phép xây dựng, báo cáo tai nạn, nghiên cứu y tế, … liên quan đến các vị trí địa lý xác định. Các thông tin tham khảo địa lý đặc trưng được lưu trữ và quản lý trong các file độc lập và hệ thống không thể trực tiếp tổng hợp chúng với các hình ảnh bản đồ
trong cơ sở dữ liệu của hệ thống. Tuy nhiên các bản ghi này chứa các yếu tố xác định vị trí của sự kiện hay hiện tượng.
Chỉ sốđịa lý: được lưu trong hệ thống thông tin địa lý để chọn, liên kết và tra cứu số liệu trên cơ sở vị trí địa lý mà chúng đã được mô tả bằng các chỉ sốđịa lý xác định. Một chỉ số có thể bao gồm nhiều bộ xác định cho các thực thểđịa lý sử dụng từ các cơ
quan khác nhau như là lập danh sách các mã địa lý mà chúng xác định mối quan hệ
không gian giữa các vị trí hoặc giữa các hình ảnh hay thực thểđịa lý. Ví dụ: chỉ sốđịa lý vềđường phố và địa chỉ địa lý liên quan đến phốđó.